如何实现chatgpt的打字机效果

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这是Yasin的第 88 篇原创文章

打字机效果

最近在搭建chat gpt代理的时候，发现自己的配置虽然能够调通接口，返回数据，但是结果是一次性显示出来的，不像之前的chat gpt的官网demo那样实现了打字机效果，一个字一个字出来。

所以研究了一下chat gpt打字机效果的原理，后续如果要实现类似的效果可以借鉴。

纯前端实现打字机效果

最开始我搜索打字机效果时，出现的结果大多数是纯前端的方案。其原理也很简单，通过js定时把内容输出到屏幕。下面是chat gpt的答案：

前端实现打字机效果可以通过以下步骤：

1. 将文本内容嵌入到 HTML 元素中，如 div 或 span。
2. 通过 CSS 样式设置元素的显示方式为隐藏（如 display: none;）。
3. 使用 JavaScript 获取该元素，并逐个显示其中的字符。
4. 使用定时器（如 setInterval() 函数）控制每个字符的出现时间间隔，从而实现逐个逐个显示的效果。
5. 当所有字符都被显示后，停止定时器以避免不必要的计算开销。

下面是一个简单的示例代码：

HTML：

<div id="typewriter">Hello World!</div>

CSS:

#typewriter {
  display: none;
}

JS:

const element = document.getElementById('typewriter');

let i = 0;
const interval = setInterval(() => {
  element.style.display = 'inline';
  element.textContent = element.textContent.slice(0, i++) + '_';

  if (i > element.textContent.length) {
    clearInterval(interval);
    element.textContent = element.textContent.slice(0, -1);
  }
}, 100);

该代码会将

id

为

typewriter

的元素中的文本逐个显示，每个字符之间相隔 100 毫秒。最终显示完毕后，会将最后一个字符的下划线去除。

流式输出

后面我抓包以及查看了chat gpt的官方文档之后，发现事情并没有这么简单。chat gpt的打字机效果并不是后端一次性返回后，纯前端的样式。而是后端通过流式输出不断向前端输出内容。

在chat gpt官方文档中，有一个参数可以让它实现流式输出：

这是一个叫“event_stream_format”的协议规范。

event_stream_format（简称 ESF）是一种基于 HTTP/1.1 的、用于实现服务器推送事件的协议规范。它定义了一种数据格式，可以将事件作为文本流发送给客户端。ESF 的设计目标是提供简单有效的实时通信方式，以及支持众多平台和编程语言。

ESF 数据由多行文本组成，每行用

\n

（LF）分隔。其中，每个事件由以下三部分组成：

• 事件类型（event）
• 数据（data）
• 标识符（id）

例如：

event: message 
data: Hello, world! 
id: 123

这个例子表示一个名为

message

的事件，携带着消息内容

Hello, world!

，并提供了一个标识符为

123

的可选参数。

ESF 还支持以下两种特殊事件类型：

• 注释（comment）：以冒号开头的一行，只做为注释使用。
• 重传（retry）：指定客户端重连的时间间隔，以毫秒为单位。

例如：

: This is a comment

retry: 10000

event: update
data: {"status": "OK"}

ESF 协议还支持

Last-Event-ID

头部，它允许客户端在断线后重新连接，并从上次连接中断处恢复。当客户端连接时，可以通过该头部将上次最新的事件 ID 传递给服务器，以便服务器根据该 ID 继续发送事件。

ESF 是一种简单的、轻量级的协议，适用于需要实时数据交换和多方通信的场景。由于其使用了标准的 HTTP/1.1 协议，因此可以轻易地在现有的 Web 基础设施上实现。

抓包可以发现这个响应长这样：

可以看到是data: 加上一个json，每次的流式数据在delta里面。

http response中有几个重要的头：

其中，keep-alive是保持客户端和服务端的双向通信，这个大家应该都比较了解。下面解释一下另外两个头.

这里其实openai返回的是

text/event-stream

，

text/event-stream

是一种流媒体协议，用于在 Web 应用程序中推送实时事件。它的内容是文本格式的，每个事件由一个或多个字段组成，以换行符（

\n

）分隔。这个 MIME 类型通常用于服务器到客户端的单向通信，例如服务器推送最新的新闻、股票报价等信息给客户端。

我这里使用的开源项目chatgpt-web抓的包，请求被nodejs包了一层，返回了

application/octet-stream

（不太清楚这么做的动机是什么），它是一种 MIME 类型，通常用于指示某个资源的内容类型为二进制文件，也就是未知的二进制数据流。该类型通常不会执行任何自定义处理，并且可以由客户端根据需要进行下载或保存。

Transfer-Encoding: chunked

是一种 HTTP 报文传输编码方式，用于指示报文主体被分为多个等大小的块（chunks）进行传输。每个块包含一个十六进制数字的长度字段，后跟一个 CRLF（回车换行符），然后是实际的数据内容，最后以另一个 CRLF 结束。

使用 chunked 编码方式可以使服务器在发送未知大小的数据时更加灵活，同时也可以避免一些限制整个响应主体大小的限制。当接收端收到所有块后，会将它们组合起来，解压缩（如果需要），并形成原始的响应主体。

总之，

Transfer-Encoding: chunked

允许服务器在发送 HTTP 响应时，动态地生成报文主体，而不必事先确定其大小，从而提高了通信效率和灵活性。

服务端的实现

作为chat gpt代理

如果写一个golang http服务作为chat gpt的代理，只需要循环扫描chat gpt返回的每行结果，每行作为一个事件输出给前端就行了。核心代码如下：

// 设置Content-Type标头为text/event-stream  
w.Header().Set("Content-Type", "text/event-stream")  
// 设置缓存控制标头以禁用缓存  
w.Header().Set("Cache-Control", "no-cache")  
w.Header().Set("Connection", "keep-alive")  
w.Header().Set("Keep-Alive", "timeout=5")  
// 循环读取响应体并将每行作为一个事件发送到客户端  
scanner := bufio.NewScanner(resp.Body)  
for scanner.Scan() {  
   eventData := scanner.Text()  
   if eventData == "" {  
      continue  
   }  
   fmt.Fprintf(w, "%s\n\n", eventData)  
   flusher, ok := w.(http.Flusher)  
   if ok {  
      flusher.Flush()  
   } else {  
      log.Println("Flushing not supported")  
   }  
}

自己作为服务端

这里模仿openai的数据结构，自己作为服务端，返回流式输出：

const Text = `  
proxy_cache：通过这个模块，Nginx 可以缓存代理服务器从后端服务器请求到的响应数据。当下一个客户端请求相同的资源时，Nginx 可以直接从缓存中返回响应，而不必去请求后端服务器。这大大降低了代理服务器的负载，同时也能提高客户端访问速度。需要注意的是，使用 proxy_cache 模块时需要谨慎配置缓存策略，避免出现缓存不一致或者过期的情况。  
  
proxy_buffering：通过这个模块，Nginx 可以将后端服务器响应数据缓冲起来，并在完整的响应数据到达之后再将其发送给客户端。这种方式可以减少代理服务器和客户端之间的网络连接数，提高并发处理能力，同时也可以防止后端服务器过早关闭连接，导致客户端无法接收到完整的响应数据。  
  
综上所述， proxy_cache 和 proxy_buffering 都可以通过缓存技术提高代理服务器性能和安全性，但需要注意合理的配置和使用，以避免潜在的缓存不一致或者过期等问题。同时， proxy_buffering 还可以通过缓冲响应数据来提高代理服务器的并发处理能力，从而更好地服务于客户端。  
`  
  
type ChatCompletionChunk struct {  
   ID      string `json:"id"`  
   Object  string `json:"object"`  
   Created int64  `json:"created"`  
   Model   string `json:"model"`  
   Choices []struct {  
      Delta struct {  
         Content string `json:"content"`  
      } `json:"delta"`  
      Index        int     `json:"index"`  
      FinishReason *string `json:"finish_reason"`  
   } `json:"choices"`  
}  
  
func handleSelfRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {  
   // 设置Content-Type标头为text/event-stream  
   w.Header().Set("Content-Type", "text/event-stream")  
   // 设置缓存控制标头以禁用缓存  
   w.Header().Set("Cache-Control", "no-cache")  
   w.Header().Set("Connection", "keep-alive")  
   w.Header().Set("Keep-Alive", "timeout=5")  
   w.Header().Set("Transfer-Encoding", "chunked")  
   // 生成一个uuid  
   uid := uuid.NewString()  
   created := time.Now().Unix()  
  
   for i, v := range Text {  
      eventData := fmt.Sprintf("%c", v)  
      if eventData == "" {  
         continue  
      }  
      var finishReason *string  
      if i == len(Text)-1 {  
         temp := "stop"  
         finishReason = &temp  
      }  
      chunk := ChatCompletionChunk{  
         ID:      uid,  
         Object:  "chat.completion.chunk",  
         Created: created,  
         Model:   "gpt-3.5-turbo-0301",  
         Choices: []struct {  
            Delta struct {  
               Content string `json:"content"`  
            } `json:"delta"`  
            Index        int     `json:"index"`  
            FinishReason *string `json:"finish_reason"`  
         }{  
            {               Delta: struct {  
                  Content string `json:"content"`  
               }{  
                  Content: eventData,  
               },  
               Index:        0,  
               FinishReason: finishReason,  
            },  
         },  
      }  
  
      fmt.Println("输出：" + eventData)  
      marshal, err := json.Marshal(chunk)  
      if err != nil {  
         return  
      }  
  
      fmt.Fprintf(w, "data: %v\n\n", string(marshal))  
      flusher, ok := w.(http.Flusher)  
      if ok {  
         flusher.Flush()  
      } else {  
         log.Println("Flushing not supported")  
      }  
      if i == len(Text)-1 {  
         fmt.Fprintf(w, "data: [DONE]")  
         flusher, ok := w.(http.Flusher)  
         if ok {  
            flusher.Flush()  
         } else {  
            log.Println("Flushing not supported")  
         }  
      }      time.Sleep(100 * time.Millisecond)  
   }  
}

核心是每次写进一行数据

data: xx \n\n

，最终以

data: [DONE]

结尾。

前端的实现

前端代码参考https://github.com/Chanzhaoyu/chatgpt-web的实现。

这里核心是使用了axios的onDownloadProgress钩子，当stream有输出时，获取chunk内容，更新到前端显示。

await fetchChatAPIProcess<Chat.ConversationResponse>({  
  prompt: message,  
  options,  
  signal: controller.signal,  
  onDownloadProgress: ({ event }) => {  
    const xhr = event.target  
    const { responseText } = xhr  
    // Always process the final line  
    const lastIndex = responseText.lastIndexOf('\n')  
    let chunk = responseText  
    if (lastIndex !== -1)  
      chunk = responseText.substring(lastIndex)  
    try {  
      const data = JSON.parse(chunk)  
      updateChat(  
        +uuid,  
        dataSources.value.length - 1,  
        {  
          dateTime: new Date().toLocaleString(),  
          text: lastText + data.text ?? '',  
          inversion: false,  
          error: false,  
          loading: false,  
          conversationOptions: { conversationId: data.conversationId, parentMessageId: data.id },  
          requestOptions: { prompt: message, options: { ...options } },  
        },  
      )  
  
      if (openLongReply && data.detail.choices[0].finish_reason === 'length') {  
        options.parentMessageId = data.id  
        lastText = data.text  
        message = ''  
        return fetchChatAPIOnce()  
      }  
  
      scrollToBottom()  
    }  
    catch (error) {  
    //  
    }  
  },  
})

在底层的请求代码中，设置对应的header和参数，监听data内容，回调onProgress函数。

const responseP = new Promise((resolve, reject) => {  
  const url = this._apiReverseProxyUrl;  
  const headers = {  
    ...this._headers,  
    Authorization: `Bearer ${this._accessToken}`,  
    Accept: "text/event-stream",  
    "Content-Type": "application/json"  
  };  
  if (this._debug) {  
    console.log("POST", url, { body, headers });  
  }  
  fetchSSE(  
    url,  
    {  
      method: "POST",  
      headers,  
      body: JSON.stringify(body),  
      signal: abortSignal,  
      onMessage: (data) => {  
        var _a, _b, _c;  
        if (data === "[DONE]") {  
          return resolve(result);  
        }  
        try {  
          const convoResponseEvent = JSON.parse(data);  
          if (convoResponseEvent.conversation_id) {  
            result.conversationId = convoResponseEvent.conversation_id;  
          }  
          if ((_a = convoResponseEvent.message) == null ? void 0 : _a.id) {  
            result.id = convoResponseEvent.message.id;  
          }  
          const message = convoResponseEvent.message;  
          if (message) {  
            let text2 = (_c = (_b = message == null ? void 0 : message.content) == null ? void 0 : _b.parts) == null ? void 0 : _c[0];  
            if (text2) {  
              result.text = text2;  
              if (onProgress) {  
                onProgress(result);  
              }  
            }  
          }  
        } catch (err) {  
        }  
      }  
    },  
    this._fetch  
  ).catch((err) => {  
    const errMessageL = err.toString().toLowerCase();  
    if (result.text && (errMessageL === "error: typeerror: terminated" || errMessageL === "typeerror: terminated")) {  
      return resolve(result);  
    } else {  
      return reject(err);  
    }  
  });  
});

nginx配置

在搭建过程中，我还遇到另一个坑。因为自己中间有一层nginx代理，而「nginx默认开启了缓存，所以导致流式输出到nginx这个地方被缓存了」，最终前端拿到的数据是缓存后一次性输出的。同时gzip也可能有影响。

这里可以通过nginx配置，把gzip和缓存都关掉。

gzip off;

location / {
        proxy_set_header   Host             $host;
        proxy_set_header   X-Real-IP        $remote_addr;
        proxy_set_header   X-Forwarded-For  $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_cache off;
        proxy_cache_bypass $http_pragma;
        proxy_cache_revalidate on;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_buffering off;
        proxy_pass http://xxx.com:1234;
}

proxy_cache

和

proxy_buffering

是 Nginx 的两个重要的代理模块。它们可以显著提高代理服务器的性能和安全性。

• proxy_cache：通过这个模块，Nginx 可以缓存代理服务器从后端服务器请求到的响应数据。当下一个客户端请求相同的资源时，Nginx 可以直接从缓存中返回响应，而不必去请求后端服务器。这大大降低了代理服务器的负载，同时也能提高客户端访问速度。需要注意的是，使用 proxy_cache 模块时需要谨慎配置缓存策略，避免出现缓存不一致或者过期的情况。
• proxy_buffering：通过这个模块，Nginx 可以将后端服务器响应数据缓冲起来，并在完整的响应数据到达之后再将其发送给客户端。这种方式可以减少代理服务器和客户端之间的网络连接数，提高并发处理能力，同时也可以防止后端服务器过早关闭连接，导致客户端无法接收到完整的响应数据。

实测只配置

proxy_cache

没有用，配置了

proxy_buffering

后流式输出才生效。

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